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關(guān)鍵詞 臨沂不銹鋼崗?fù)?不銹鋼崗?fù)S家,煙臺佛碳漆崗?fù)ざ嗌馘X,齊河縣佛碳漆崗?fù)r格
所在地 山東濟南
趙先生
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5年

產(chǎn)品詳細介紹

高分辨率與辨認速度的矛盾
?
  從模仿相機到高清相機,也會引發(fā)圖像的高分辨率與辨認速度相矛盾的問題。高清的優(yōu)勢顯而易見,但是任何事情都是兩面的,在車牌識別中車牌辨認時主要表現(xiàn)為:高清圖片由于圖片掩蓋面廣,可能會同時在圖片中呈現(xiàn)多個車牌的辨認。這就對車牌辨認的速度請求很高,車牌辨認系統(tǒng)關(guān)于高清視頻流碼流過大,還會因?qū)Ρ嬲J系統(tǒng)資源占用需求過大而剖析起來會呈現(xiàn)處置速渡過慢的問題,這可能招致呈現(xiàn)漏車現(xiàn)象,而難以完成對車輛抓拍率和車牌辨認率的提升。

對圖像預(yù)處置
?
  車牌識別中車牌定位之前普通要對圖像做預(yù)處置,然后再停止車牌的定位、分割、辨認等局部。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲,或圖像比照度不強、車牌被局部遮擋、車牌處呈現(xiàn)污點、變臟、含糊褪色、有其它字符區(qū)域干擾、以及呈現(xiàn)因運動產(chǎn)生的圖像含糊失真等狀況,所以定位算法完成起來有較多艱難。關(guān)于字符分割,則可能存在光照不均、污跡嚴重、車牌傾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘連等不利要素,這樣就需求研發(fā)與之順應(yīng)的算法。如算法能順應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等情況的話,那就能夠大大進步車牌辨認的概率。

車牌識別技術(shù)結(jié)合電子不停車收費系統(tǒng)(ETC)識別車輛,過往車輛通過道口時無須停車,即能夠?qū)崿F(xiàn)車輛身份自動識別、自動收費。在車場管理中,為提高出入口車輛通行效率,車牌識別針對無需收停車費的車輛(如月卡車、內(nèi)部免費通行車輛),建設(shè)無人值守的快速通道,免取卡、不停車的出入體驗,正改變出入停車場的管理模式。

車牌校正
?
  由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響,圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形,這給后續(xù)的識別處理帶來了困難。如果在定位到車牌后*行車牌校正處理,這樣做有利于去除車牌邊框等噪聲,更有利于字符識別。目前常用校正方法有:Hough變換法,通過檢測車牌上下、左右邊框直線來計算傾斜角度;旋轉(zhuǎn)投影法,通過按不同角度將圖像在水平軸上進行垂直投影,其投影值為0的點數(shù)之和時的角度即為垂直傾斜角度,水平角度的計算方法與其相似;主成分分析法,根據(jù)車牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對特征點的主成分方向即為車牌的水平傾斜角度;方差小法,根據(jù)字符在垂直方向投影點的坐標(biāo)方差小導(dǎo)出垂直傾斜角的閉合表達式,從而確定垂直傾斜角度;透視變換,利用檢測到的車牌的四個頂點經(jīng)過相關(guān)矩陣變換后實現(xiàn)車牌的畸變校正。

字符識別
?
  對分割后的字符的灰度圖像進行歸一化處理,特征提取,然后經(jīng)過機器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫模板進行匹配,后選取匹配度的結(jié)果作為識別結(jié)果。目前比較流行的字符識別算法有:模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點是識別速度快、方法簡單,缺點是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強、適應(yīng)性強、分類能力強但比較耗時;支持向量機法對于未見過的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓(xùn)練樣本;Adaboost分類法能側(cè)重于比較重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù),識別速度快、實時性較高。我國車牌由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字3種字符組成,且具有統(tǒng)一的樣式,這也是識別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環(huán)境的影響,出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況,如何提高這類字符和易混淆字符的識別率,也是字符識別的難點之一。易混淆字符包括:0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。

隨著行業(yè)的發(fā)展,市場各式各樣的需求,市場對車牌識別系統(tǒng)(車牌識別系統(tǒng))的需求越來越廣泛,主要分為:軟件識別和硬件識別。通過車牌號碼的自動識別、自動登陸、自動對比,系統(tǒng)可以實現(xiàn)自動開閘、自動計費、自動驗證用戶車輛身份、自動區(qū)分內(nèi)外部車輛、自動計算車位數(shù)、自動報警等諸多智能化功能。

所屬分類:集成房屋/

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